کنترلر تطبیقی کنترل پرواز با استفاده از وارون دینامیک و شبکه عصبی

در این مقاله ساختار کنترل تعقیب تطبیقی مستقیم با استفاده از شبکه عصبی بیان و بر روی کاربرد شبکه های عصبی در ساختار کنترل پرواز بر اساس خطی سازی پسخور دینامیک هواپیما تاکید خواهد شد. از شبکه های عصبی برای تبدیل معکوس غیر خطی, که در خطی سازی پسخور کاربرد دارد, استفاده می شود. بکارگیری شبکه های عصبی که قادر به یادگیری همزمان هستند برای جبران خطای معکوس سازی ناشی از مدل سازی ناقص, تخمین معکوس یا تغییرات ناگهانی در دینامیک هواپیما ضرورت دارند. قانون سازگاری وزن های پایدار برای شبکه عصبی همزمان به دست می آید. بر اساس فرضیات متعارف در مورد غیر خطی سازی, که حاکی از خطای معکوس است, از سازگاری الگوریتم اطمینان حاصل می شود به طوری که تمام سیگنال ها در حلقه به طور یکنواخت محدود می شوند و وزن های شبکه های عصبی همزمان به مقادیر ثابت همگرا می گردد. هدف اصلی طراحی این کنترلر نشان دادن تطبیق نامعینی آیرودینامیکی در شکل متغیرهای پارامتریک و دینامیک مدل نشده است که در طراحی کنترل معکوس نامی دیده نمی شود. در انتها, نتایج شبیه سازی با معادلات شش درجه آزادی غیر خطی برای مدل هواپیمای F-18 نشان داده می شود تا تاثیر قانون کنترل پیشنهاد شده اثبات شود.